Marginalising posterior covariance matrix with application to Bayesian operational modal analysis

Consider making Bayesian inference of vector-valued model parameters {x,y} based on observed data D. When the ‘posterior’ (i.e., given data) probability density function (PDF) of {x,y} has a centralised shape, it can be approximated in the spirit of Laplace integral asymptotics by a Gaussian PDF cen...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلف الرئيسي: Au, Siu-Kui
مؤلفون آخرون: School of Civil and Environmental Engineering
التنسيق: مقال
اللغة:English
منشور في: 2024
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/180891
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
المؤسسة: Nanyang Technological University
اللغة: English

مواد مشابهة